生成式AI正以惊人的速度重塑着各行各业。在这个浪潮中，理解大模型（LLM）的相关术语至关重要。本文将为你揭秘20个核心AI关键词，用通俗易懂的语言，让你自信地驾驭这场技术变革，并能从容应对AI带来的机遇和挑战。 1. 大模型（LLM）：智能机器人的大脑 大模型（LLM）是驱动人工智能的强大引擎。你可以把它想象成一个超级聪明的机器人，它阅读了海量的书籍、文章和代码，并能利用这些知识来回答问题、撰写邮
随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，如何提升其在推理过程中的记忆能力成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何借助 FAISS 向量存储和 LangChain 框架，在不进行模型微调或重新训练的情况下，有效模拟 LLM 的短时和长时记忆，并实现知识的插入、遗忘、矛盾处理以及利用最近性偏见优先考虑新近信息。整个过程将在 Google Colab 环境下，使用开源工具完成，方便读者复现和学习。
传统上，法律模拟试题生成依赖于法律专家的经验和直觉，这是一种以人文为导向的方法。然而，随着大模型（LLM）技术的兴起，我们有机会将这种方法革新为以科学技术为导向的方式，将文本逻辑转化为可量化的、数据驱动的洞察。本文将深入探讨大模型如何弥合这一差距，为教育内容的生成提供一个可扩展的框架，重点关注如何将法律模拟试题生成从依赖专家主观判断转变为依靠数据驱动的科学方法。 法律模拟试题生成：传统挑战与变革机
随着大模型（LLM）技术的飞速发展，我们已经不仅仅满足于让AI进行对话，更希望它们能够像智能助手一样，理解我们的系统并采取行动。这就引出了工具调用 (Tool Calling) 的概念，即赋予大模型使用外部工具的能力，完成更复杂的任务。本文将深入探讨工具调用的原理、面临的挑战，并重点介绍一种新兴的解决方案——模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），阐述它如何为大
大语言模型（LLMs）如ChatGPT等，在诗歌创作、问题解答、文章总结等方面展现出惊人的能力，但鲜为人知的是，即便开发者也难以完全理解其内部运作机制。Anthropic公司正致力于揭开这些“黑盒”的神秘面纱，通过一种创新的方法，让我们得以窥视这些人工智能模型“思考”的过程，从而走向更透明、更值得信赖的AI。 黑盒挑战：理解大语言模型的复杂性 大语言模型的强大之处在于其复杂的架构，虽然其基础是相对
强化学习与人类反馈 (RLHF) 已成为将大型语言模型 (LLMs) 与人类偏好对齐的基石。本文将深入探讨 RLHF 引擎的核心机制，通过剖析其三大关键阶段——监督式微调 (SFT)、奖励模型 (RM) 训练和强化学习 (RL) 微调，揭示如何使 LLMs 更好地满足人类的需求和期望。 1. RLHF 概述：打造以人为本的AI RLHF 的目标是让 LLMs 生成的文本不仅流畅和连贯，而且在价值观
大模型技术的飞速发展，正在深刻改变着我们对人才的需求和定义。曾经，专家被视为特定领域的权威，但在大模型的赋能下，通才的角色日益重要，专家的能力也面临着前所未有的挑战和机遇。我们是否正在迎来一个“非凡通才”的时代？又或者，这是一个属于“进化专家”的时代？本文将探讨大模型如何重塑人才格局，以及如何在新的时代浪潮中找到自己的定位。 专家 vs. 通才：传统认知的瓦解 在过去，各行各业都强调专业化，专家凭
大语言模型（LLM）正以惊人的速度改变着各行各业，从自然语言处理到机器翻译，LLM的身影无处不在。 然而，对于大多数人来说，LLM仍然像一个黑盒子，令人望而却步。 本文将以“从零开始构建LLM”为主题，结合Tokenization技术，一步步揭开LLM的神秘面纱， 让你对LLM的构建有一个更深入的理解。本文将重点探讨Tokenization技术在LLM构建中的重要作用，并结合实际案例进行分析。 L
在大模型技术飞速发展的今天，如何有效地利用它们来解决实际问题成为开发者们关注的焦点。本文将以一个实际案例——摘要应用的构建过程为例，探讨如何使用 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 以及 Mistral 这三款 LLM API，来应对“信息过载”的挑战。该案例源于内容团队对“能否在午餐前得到一份 30 页报告的 TL;DR 版本”的迫切需求，旨在通过构建一个内部 摘
随着生成式AI应用的蓬勃发展，越来越多开发者希望能够摆脱对昂贵付费ChatGPT服务的依赖，探索本地化、离线化的LLM（大语言模型）开发方式。本文将深入探讨如何在本地运行LLM，并利用模型上下文协议（MCP），构建功能丰富的生成式AI应用，例如像Airbnb那样具备聊天和房源列表功能的本地化应用。我们将以Ollama为例，展示如何搭建本地LLM环境，并接入Airbnb的MCP，释放本地LLM的无限
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